Jupyter Notebook 基础操作完全指南
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一、认识 Notebook 仪表盘
当启动 Jupyter Notebook 服务时,浏览器会自动打开仪表盘界面。这个界面是 Notebook 的"家",主要功能是展示当前目录下的所有笔记本文件和普通文件。
仪表盘顶部显示当前目录的路径导航(面包屑导航),通过点击这些路径或子目录可以轻松浏览文件系统。文件列表中不同类型的文件会以不同图标显示:
- 普通文件:灰色图标
- 笔记本文件:笔记本图标
- 正在运行的笔记本:绿色"Running"文字和绿色笔记本图标
1.1 新建笔记本
点击顶部"New"按钮,从下拉菜单中选择合适的内核(Kernel)。可用的内核取决于服务器上安装的环境。常见的内核包括:
- Python 3(默认)
- Python 2
- R
- Julia
- Scala
1.2 文件管理操作
通过勾选文件前的复选框,可以激活以下操作按钮:
- 复制(Duplicate)
- 重命名(Rename)
- 关闭(Shutdown,仅对运行中的笔记本有效)
- 删除(Delete)
- 新建(New)
- 刷新(Refresh)
1.3 上传文件
有两种方式上传文件到当前目录:
- 直接将文件拖拽到文件列表区域
- 点击列表上方的"点击这里"文字链接
1.4 运行中的笔记本管理
点击"Running"标签页可以查看所有正在运行的笔记本及其所在目录。这个功能特别适合在长时间运行的 Notebook 服务中跟踪自己启动的笔记本。
二、Notebook 用户界面详解
打开或新建一个笔记本后,会进入 Notebook 的用户界面(UI)。这个界面主要分为三个部分:
- 菜单栏(Menu):提供完整的操作功能
- 工具栏(Toolbar):常用操作的快捷按钮
- 笔记本区域(Notebook area):包含多个单元格(cell)
新手可以通过"Help → User Interface Tour"菜单项启动交互式导览,快速了解界面元素。
三、两种编辑模式详解
Jupyter Notebook 采用模态编辑器设计,有两种工作模式:
3.1 编辑模式(Edit Mode)
特征:
- 单元格边框显示为绿色
- 单元格内显示光标
- 可以像普通文本编辑器一样输入内容
进入方式:
- 按
Enter键 - 鼠标点击单元格的编辑区域
3.2 命令模式(Command Mode)
特征:
- 单元格边框显示为灰色带蓝色左边距
- 可以操作整个笔记本而非单个单元格
- 键盘快捷键直接生效,无需组合键
进入方式:
- 按
Esc键 - 鼠标点击单元格外部区域
重要提示:在命令模式下不要尝试输入内容,否则可能触发意外的快捷操作!
四、鼠标操作指南
4.1 基本操作
- 选择单元格:点击单元格即可选中
- 执行单元格:选中后点击工具栏的运行按钮(▶)或使用"Cell → Run"菜单
- 复制/粘贴单元格:选中后使用工具栏按钮或编辑菜单
4.2 Markdown 单元格特殊操作
Markdown 单元格有两种状态:
- 渲染状态:显示格式化后的效果
- 进入方式:执行单元格(Shift+Enter)
- 源码状态:显示原始Markdown文本
- 进入方式:双击单元格
五、键盘快捷键大全
Jupyter Notebook 的键盘操作是其高效使用的关键。不同模式下可用的快捷键不同:
5.1 通用快捷键
Enter:进入编辑模式Esc:进入命令模式
5.2 命令模式快捷键(按学习优先级排序)
-
基础导航:
↑/k:上移选中上一个单元格↓/j:下移选中下一个单元格Shift+Enter:执行当前单元格并选中下一个
-
文件操作:
s:保存笔记本
-
单元格类型转换:
y:转为代码单元格m:转为Markdown单元格1-6:转为对应级别的标题单元格t:转为原始文本单元格
-
单元格操作:
a:在上方插入新单元格b:在下方插入新单元格x:剪切单元格c:复制单元格v:粘贴单元格d,d:删除单元格(连续按两次d)z:撤销删除操作
-
内核操作:
i,i:中断内核(连续按两次i)0,0:重启内核(连续按两次0)
5.3 编辑模式快捷键
编辑模式下快捷键较少,主要是常规文本编辑操作:
Ctrl+Enter:执行当前单元格Shift+Enter:执行当前单元格并选中下一个Tab:代码补全或缩进
六、专业建议
-
养成好习惯:
- 定期保存(
s) - 关闭不用的笔记本内核
- 使用Markdown单元格添加说明
- 定期保存(
-
效率提升技巧:
- 多用键盘快捷键
- 掌握命令模式下的批量操作
- 利用
Tab键进行代码补全
-
调试技巧:
- 使用
i,i中断长时间运行的任务 - 使用
0,0重启内核解决卡死问题
- 使用
通过掌握这些基础操作,您将能够高效地使用Jupyter Notebook进行数据分析、机器学习等工作。随着熟练度的提高,可以进一步探索更高级的功能和扩展。
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